Uw smartphone is veel krachtiger dan de NASA-computers die Neil Armstrong en Buzz Aldrin in 1969 op de maan zetten, maar het is ook een energiezwijn. Bij informatica, energieverbruik wordt vaak beschouwd als een secundair probleem voor snelheid en opslag, maar met de snelheid en richting van de technologische vooruitgang, het wordt een groeiend milieuprobleem.

Toen het cryptocurrency-mijnbedrijf Hut 8 Canada's grootste bitcoin-mijnbouwproject buiten Medicine Hat opende, Alt., milieuactivisten sloegen alarm. De installatie verbruikt 10 keer meer elektriciteit, grotendeels geproduceerd door een aardgasgestookte elektriciteitscentrale, dan enige andere voorziening in de stad.

wereldwijd, uitstoot van broeikasgassen (BKG) uit de informatie, De communicatie- en technologiesectoren (ICT) zullen naar verwachting in 2020 het equivalent van 1,4 gigaton (miljard ton) koolstofdioxide per jaar bereiken. Dat is 2,7 procent van de wereldwijde broeikasgassen en ruwweg het dubbele van Canada's totale jaarlijkse broeikasgasemissie.

Door energiezuinige computerprocessors te ontwerpen, konden we het energieverbruik verminderen, en we zouden de uitstoot van broeikasgassen kunnen verminderen op plaatsen waar elektriciteit uit fossiele brandstoffen komt. Als computeringenieur gespecialiseerd in computerarchitectuur en rekenen, mijn collega's en ik zijn ervan overtuigd dat deze positieve effecten kunnen worden bereikt zonder dat dit invloed heeft op de computerprestaties of het gebruikersgemak.

Krachtige verbindingen

Het Internet of Things (IoT) — dat bestaat uit de verbonden computerapparatuur die is ingebed in alledaagse voorwerpen — heeft al positieve economische en sociale effecten, onze samenlevingen transformeren, het milieu en onze voedselvoorzieningsketens ten goede.

Deze apparaten bewaken en verminderen luchtvervuiling, het verbeteren van waterbehoud en het voeden van een hongerige wereld. Ze maken ook onze huizen en bedrijven efficiënter, aansturen van thermostaten, verlichting, waterkokers, koelkasten en wasmachines.

Met het aantal aangesloten apparaten op de top van 11 miljard — computers en telefoons niet meegerekend — in 2018, IoT zal big data creëren waarvoor enorme berekeningen nodig zijn.

Het energiezuiniger maken van berekeningen zou geld besparen en het energieverbruik verminderen. Het zou ook mogelijk maken dat de batterijen die stroom leveren in computersystemen kleiner zijn of langer meegaan. In aanvulling, berekeningen kunnen sneller verlopen, dus computersystemen zouden minder warmte genereren.

Geschatte computergebruik

De huidige computersystemen zijn ontworpen om exacte oplossingen te leveren tegen hoge energiekosten. Maar veel foutbestendige algoritmen zoals beeld, geluids- en videoverwerking, datamining, sensordata-analyse en deep learning vereisen geen exacte antwoorden.

Deze onnodige nauwkeurigheid en buitensporig energieverbruik is verspilling. Er zijn beperkingen aan de menselijke waarneming - we hebben niet altijd 100 procent nauwkeurigheid nodig om tevreden te zijn met het resultaat. Bijvoorbeeld, kleine veranderingen in de kwaliteit van afbeeldingen en video's blijven vaak onopgemerkt.

Computersystemen kunnen profiteren van deze beperkingen om het energieverbruik te verminderen zonder de gebruikerservaring negatief te beïnvloeden. "Approximate computing" is een berekeningstechniek die soms onnauwkeurige resultaten oplevert, waardoor het nuttig is voor toepassingen waarbij een benaderend resultaat voldoende is.

Aan het computertechnisch laboratorium van de Universiteit van Saskatchewan, we stellen voor om deze benaderende computeroplossingen te ontwerpen en te implementeren, zodat ze nauwkeurigheid en efficiëntie tussen software en hardware optimaal kunnen afwegen. Toen we deze oplossingen toepasten op een kerncomputercomponent van de processor, we ontdekten dat het stroomverbruik met meer dan 50 procent daalde met bijna geen prestatieverlies.

Flexibele precisie

Vandaag de dag, de meeste personal computers bevatten een 64-bits standaard numeriek formaat. Dit betekent dat ze een getal met 64 cijfers (nul of één) gebruiken om alle berekeningen uit te voeren.

3D-graphics, virtual reality en augmented reality vereisen het 64-bits formaat om te werken. Maar elementaire audio- en beeldverwerking kan worden gedaan met een 32-bits formaat en toch bevredigende resultaten opleveren. Bovendien, deep learning-applicaties kunnen zelfs 16-bits of 8-bits formaten gebruiken vanwege hun foutbestendigheid

Hoe korter het numerieke formaat, hoe minder energie er wordt gebruikt om de berekening uit te voeren. We kunnen flexibel ontwerpen, maar precies, computeroplossingen die verschillende toepassingen uitvoeren met het meest geschikte numerieke formaat, zodat het de energie-efficiëntie bevordert.

Bijvoorbeeld, een deep learning-toepassing die deze flexibele computeroplossing gebruikt, kan het energieverbruik met 15 procent verminderen, volgens ons voorlopige experiment. In aanvulling, de voorgestelde oplossingen kunnen opnieuw worden geconfigureerd om gelijktijdig meerdere bewerkingen uit te voeren die een lage numerieke precisie vereisen en de prestaties te verbeteren.

Het IoT belooft veel, maar we moeten ook nadenken over de kosten van het verwerken van al deze gegevens. Met slimmere, groenere verwerkers kunnen we helpen om milieuproblemen aan te pakken en hun bijdrage aan klimaatverandering te vertragen of te verminderen.

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd vanuit The Conversation onder een Creative Commons-licentie. Lees het originele artikel.